# detection_template **Repository Path**: GSAUSIA_admin/detection_template ## Basic Information - **Project Name**: detection_template - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-12-03 - **Last Updated**: 2024-12-03 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # detection_template   一个目标检测的通用框架(不需要cuda编译),支持Yolo全系列(v2~v5)、EfficientDet、RetinaNet、Cascade-RCNN等SOTA网络,Kaggle小麦检测12/2245。 ![preview](http://www.xyu.ink/wp-content/uploads/2020/10/COCO2.png) ## Functionalities - 数据格式 - [x] VOC - [ ] CSV文件 - [x] COCO - 网络模型 - [x] EfficientDet(目前不支持训练过程中验证) - [x] YoloV2、V3 - [x] YoloV4 - [x] YoloV5 - [x] SSD300、SSD512(目前只支持vgg backbone,且不支持预训练模型) - [x] Faster-RCNN - [ ] Cascade-RCNN - [x] RetinaNet - TTA - [ ] 多尺度融合 - [x] nms - [x] Weighted Box Fusion(WBF) - [ ] 伪标签 - Scheduler - [ ] 验证集指标不下降时学习率衰减 - Metrics - [x] mAP - 可视化 - [x] 数据集bbox预览 - [x] dataloader数据增强预览 - [x] 预测结果预览 - 辅助工具 - [ ] 手工标注工具 ## 安装和使用教程 安装和使用教程见 [get_started.md](https://github.com/misads/detection_template/blob/master/_assets/_docs/get_started.md). ## 预训练模型 | Model | backbone | 数据集 | 论文mAP@.5 | 复现mAP@.5 | 下载链接 | 密码 | sha256 | | ----- | ------ | -------- | ---------- | -------- | ----- | ----- | ----- | | YoloV2 | Darknet-19 | VOC |76.8|76.46| [[百度网盘]](https://pan.baidu.com/s/1UyWGG1kn5h1l_FHP3idurw)| mwik | 5d29a34b | | YoloV3 | Darknet-19 | COCO |55.3|-| [[百度网盘]](https://pan.baidu.com/s/1SxmjpgCbwAEyRtwLNhG3xQ) | cf4j | 943b926a| | FRCNN | Res50+FPN | VOC | - |83.26 | [[百度网盘]](https://pan.baidu.com/s/17NDNGeVRYxCG0vWqgaFDxQ) | isqt | 3d5c3b15 | | FRCNN | Res50+FPN | COCO | |48.81| | | | | YoloV4 | CSPDarknet-53 | COCO| 62.8 | - | [[百度网盘]](https://pan.baidu.com/s/1keDDPyMvpX11jnXbJsoTrg) | nio7 | 797dc954 | | YoloV5 | CSPDarknet | COCO | - | 64.30 | [[百度网盘]](https://pan.baidu.com/s/1j45qGCEu5_Tl0BlDF8ixnw) | cssw | 8e54a2e8 | ## Reference - SSD - YoloV2、YoloV3 - EfficientDet - YoloV4 - YoloV5 - Faster_RCNN - RetinaNet